灰色模型与神经网络结合的路基沉降预测方法

"该文探讨了灰色人工神经网络模型在路基沉降预测中的应用，通过引入弱化缓冲算子优化灰色GM(1,1)模型，提高预测精度，并使用BP神经网络对预测结果进行修正，以更准确地预测公路路基的沉降情况。" 在公路建设和运营过程中，路基沉降是一个关键问题，它直接影响到道路的稳定性和安全性。传统的灰色GM(1,1)模型在预测高速公路工后运营期路基沉降时，可能会出现预测值快速增加的情况，而实际上，沉降过程通常会随着时间推移逐渐减缓。为解决这一问题，文章提出了一种创新的方法，即首先使用弱化缓冲算子对原始监测数据进行处理，以减小数据中的异常值或过度波动对模型的影响。 弱化缓冲算子是一种数学工具，它能够平滑数据序列，降低数据的剧烈变化，使得处理后的数据更能反映真实趋势。将弱化缓冲序列应用于灰色GM(1,1)模型的构建，可以改善模型对路基沉降长期趋势的预测能力，提高预测精度。灰色GM(1,1)模型基于灰色系统理论，能有效处理小样本、不完全信息的数据，但在处理有显著变化趋势的数据时可能失准，因此需要弱化缓冲算子来辅助调整。 接下来，文章采用了反向传播(BP)神经网络对灰色模型的预测结果进行修正。BP网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播误差进行权重调整，能够学习并适应复杂的非线性关系。在本研究中，BP网络接收灰色模型的预测输出作为输入，然后根据实际监测数据进行学习和调整，输出更接近实际沉降情况的修正预测值。 通过一个具体的工程实例，该研究验证了所提方法的有效性。结果表明，结合弱化缓冲算子的灰色模型与BP神经网络的组合模型在预测路基沉降方面具有高精度，可为公路建设及维护提供科学的决策支持。该方法对于那些需要精确预测长期沉降趋势的工程项目尤其有价值，有助于提前采取措施，防止因路基沉降引发的安全问题。 这项工作展示了弱化缓冲算子和神经网络在改进灰色模型预测性能方面的潜力，为路基沉降预测提供了新的思路和技术手段。未来的研究可以进一步探索如何优化这些方法，以适应不同地质条件和工程环境下的路基沉降预测需求。